Xử lý ngày tháng với pandas
Date đúng dtype hỗ trợ period, resampling và lọc theo thời gian.
Xử lý ngày tháng với pandas là gì?
Date đúng dtype hỗ trợ period, resampling và lọc theo thời gian.
Chuyển đổi, lọc và nhóm date.
Khi nào nên sử dụng?
- Đọc, làm sạch và biến đổi dữ liệu dạng bảng.
- Phân tích dữ liệu từ CSV, Excel, API hoặc cơ sở dữ liệu.
- Tạo báo cáo, thống kê và dữ liệu đầu vào cho biểu đồ.
Code ví dụ
main.py
import pandas as pd
events = pd.DataFrame({"date": ["2026-08-10", "2026-08-12"]})
events["date"] = pd.to_datetime(events["date"])
events["day"] = events["date"].dt.day_name()
print(events)Kết quả dự kiến
date day
0 2026-08-10 Monday
1 2026-08-12 WednesdayCách hoạt động
to_datetime parse text; accessor .dt cung cấp year, month và các thành phần khác.
Thay đổi giá trị và chạy chương trình bằng trình chạy Python online của CodeUtility mà không cần cài Python.
Bài tập mở rộng
Hãy sửa code theo các bài tập dưới đây để hiểu rõ cách hoạt động thay vì chỉ sao chép kết quả.
- Thêm dòng, cột và giá trị thiếu vào dữ liệu mẫu.
- Kết hợp lọc, sắp xếp và groupby để tạo báo cáo nhỏ.
- Đọc file thực tế, kiểm tra dtype và xử lý dữ liệu không hợp lệ.